Mệt mỏi vì thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mỗi ngày? . Thật may mắn cho chúng ta, thời đại kỹ thuật số mà chúng ta đang sống cung cấp cho chúng ta rất nhiều công cụ để giải phóng bản thân khỏi loại công việc tẻ nhạt đó. Một trong số đó là Python - ngôn ngữ lập trình hoàn hảo để bạn bắt đầu hành trình tự động hóa tác vụ
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ những lý do để tự động hóa các tác vụ với Python và trình bày sáu ý tưởng với các ví dụ thực tế. Bốn ví dụ tự động hóa Python đầu tiên là của tôi và hai ví dụ cuối cùng là của Arzu Huseynov
Mặc dù các ví dụ về tự động hóa tác vụ này rất đơn giản, nhưng chúng có thể hoạt động như một nền tảng nếu bạn muốn xây dựng các tập lệnh Python tự động hóa để thực hiện đầy đủ quá trình tự động hóa CNTT với Python
Mục lục
Làm thế nào để bắt đầu với tự động hóa tác vụ?
Trước hết, tôi ở đây để nói với bạn rằng tự động hóa chắc chắn dành cho bạn, ngay cả khi bạn là người mới hoàn toàn trong lĩnh vực này. Mặc dù ban đầu có vẻ khó khăn nhưng tôi hứa với bạn rằng việc xây dựng kịch bản đầu tiên của bạn sẽ rất bổ ích và các kỹ năng mới của bạn sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian trong thời gian dài. Dưới đây là hướng dẫn từng bước ngắn gọn để bắt đầu với.
- Bắt đầu bằng cách suy nghĩ về các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong ngày làm việc của bạn
- Xác định những thứ mà bạn nghĩ có thể được tự động hóa
- Chia khối lượng công việc của bạn thành các nhiệm vụ phụ nhỏ hơn
- Hãy nghĩ về những cách bạn có thể tự động hóa ít nhất một số trong số chúng
Khi bạn tìm thấy một nhiệm vụ phù hợp, bạn phải chọn đúng công cụ. Không có gì ngạc nhiên khi "công cụ" mà tôi sẽ khám phá là Python [nói từ quan điểm của nhà phát triển Python]. Trong số rất nhiều ngôn ngữ có sẵn, Python tương đối dễ học và đã chứng tỏ bản thân nó hữu ích trong nhiều lĩnh vực
Tại sao nên sử dụng Python để tự động hóa tác vụ?
Python cung cấp cú pháp dễ đọc và dễ tiếp cận. Cái sau giống như tiếng Anh đơn giản, điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để bắt đầu hành trình của bạn với
Khi so sánh với các ngôn ngữ khác, Python rõ ràng là một trong những ngôn ngữ đơn giản nhất trong nhóm
Hãy xem ví dụ này về mã được viết bằng C++ và Python
Mã mẫu trong C++
Những ưu điểm của Python tôi đã đề cập ở trên giúp quá trình học tập trở nên nhanh chóng và thú vị. Với ít thời gian và công sức, bạn sẽ có đủ kiến thức để viết các script đơn giản. Đường cong học tập trơn tru này tăng tốc độ phát triển đáng kể, ngay cả đối với các nhà phát triển có kinh nghiệm
Đường cong học tập cho Python so với các ngôn ngữ lập trình khác
Một điều khác có thể thuyết phục bạn sử dụng Python là nó hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tuyệt vời.
Cấu trúc dữ liệu cho phép bạn lưu trữ và truy cập dữ liệu và Python cung cấp nhiều loại dữ liệu theo mặc định, bao gồm danh sách, từ điển, bộ dữ liệu và bộ. Các cấu trúc này cho phép bạn quản lý dữ liệu dễ dàng, hiệu quả và khi được chọn chính xác, sẽ tăng hiệu suất phần mềm. Hơn nữa, dữ liệu được lưu trữ an toàn và nhất quán
Thậm chí tốt hơn, Python cho phép bạn tạo cấu trúc dữ liệu của riêng mình, điều này làm cho ngôn ngữ trở nên rất linh hoạt. Mặc dù cấu trúc dữ liệu có vẻ không quá quan trọng đối với người mới, nhưng hãy tin tôi về điều này - bạn càng tìm hiểu sâu, lựa chọn cấu trúc dữ liệu của bạn có xu hướng trở nên quan trọng hơn.
Bạn có thể tự động hóa gần như mọi thứ với Python. Từ việc gửi email và điền vào các tệp PDF và CSV [nếu bạn không quen với định dạng tệp này, tôi khuyên bạn nên kiểm tra nó, chẳng hạn như nó được sử dụng bởi Excel] để tương tác với các API bên ngoài và gửi các yêu cầu HTTP. Dù ý tưởng của bạn là gì, nhiều khả năng bạn có thể thực hiện nó bằng Python cùng với các mô-đun và công cụ của nó
Hàng tấn thư viện được tạo cho Python làm cho ngôn ngữ này trở nên thực sự mạnh mẽ, cho phép các nhà phát triển giải quyết mọi thứ, từ học máy và quét web đến quản lý hệ điều hành máy tính của bạn
Nơi Python tìm thấy công dụng của nó
Điểm mạnh của Python cũng bao gồm cấu trúc hỗ trợ tốt và cộng đồng lớn những người đam mê. Ngôn ngữ này tiếp tục trở nên phổ biến và các bài viết về cơ bản đề cập đến tất cả các khái niệm làm nền tảng cho ngôn ngữ này tiếp tục xuất hiện trên Web — một tìm kiếm lướt qua chắc chắn sẽ mang lại một số bài đăng trên blog hoặc StackOverflow khá thú vị và nếu không, bạn luôn có thể . Tin tôi đi, bạn sẽ không ở một mình lâu với vấn đề của mình đâu.
Python có một cộng đồng tuyệt vời xung quanh nó và bản thân ngôn ngữ này đang phát triển không ngừng. Ngoài ra, luôn có các thư viện mới của bên thứ ba xuất hiện
Không còn là con cưng của cộng đồng phát triển phần mềm, Python đã được sử dụng trong một số ngành nghề và ngành, bao gồm khoa học, phân tích dữ liệu, toán học, mạng, v.v.
Bạn có thể tự động hóa những gì với Python?
Gần như tất cả mọi thứ. Với một chút công việc, về cơ bản, mọi tác vụ lặp đi lặp lại đều có thể được tự động hóa
Để làm điều đó, bạn chỉ cần Python trên máy tính của mình [tất cả các ví dụ ở đây được viết bằng Python 3] và các thư viện cho một vấn đề nhất định. Tôi sẽ không dạy bạn Python, chỉ cho bạn thấy rằng tự động hóa thật dễ dàng với nó. Trong các ví dụ dưới đây, tôi đã sử dụng iPython, một công cụ giúp viết mã tương tác, từng bước một
Để tự động hóa đơn giản, các thư viện tích hợp sẵn của Python là đủ. Trong các trường hợp khác, tôi sẽ cho bạn biết những gì nên được cài đặt
Đọc và ghi tệp
Đọc và ghi tệp là một tác vụ mà bạn có thể tự động hóa hiệu quả bằng Python. Để bắt đầu, bạn chỉ cần biết vị trí của các tệp trong hệ thống tệp của mình, tên của chúng và bạn nên sử dụng chế độ nào để mở chúng
Trong ví dụ bên dưới, tôi đã sử dụng câu lệnh with để mở tệp — một cách tiếp cận mà tôi thực sự khuyên dùng. Sau khi mã khối hoàn tất, tệp sẽ tự động đóng lại và quá trình dọn dẹp được thực hiện cho chúng tôi. Bạn có thể đọc thêm về nó trong tài liệu chính thức
Hãy tải tệp bằng phương thức open[]. Open[] lấy đường dẫn tệp làm đối số đầu tiên và chế độ mở làm đối số thứ hai. Theo mặc định, tệp được tải ở chế độ chỉ đọc ['r']. Để đọc toàn bộ nội dung của một tập tin, hãy sử dụng phương thức read[]
In [1]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.read[]]
...:
A simple text file.
With few lines.
And few words.
Để đọc từng dòng nội dung, hãy thử phương thức readlines[] — nó lưu nội dung vào một danh sách
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Bạn cũng có thể sửa đổi nội dung của một tập tin. Một trong những tùy chọn để làm như vậy là tải nó ở chế độ ghi ['w']. Chế độ được chọn thông qua đối số thứ hai của phương thức open[]. Nhưng hãy cẩn thận với điều đó, vì nó sẽ ghi đè lên nội dung gốc
In [3]: with open[“text_file.txt”, “w”] as f:
...: f.write[“Some content”]
...:
In [4]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.read[]]
...:
Some content
Một giải pháp tuyệt vời là mở tệp ở chế độ chắp thêm ['a'], có nghĩa là nội dung mới sẽ được thêm vào cuối tệp, giữ nguyên nội dung gốc
In [5]: with open[“text_file.txt”, “a”] as f:
...: f.write[“\nAnother line of content”]
...:
In [6]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.read[]]
...:
Some content
Another line of content
Như bạn có thể thấy, việc đọc và ghi tệp cực kỳ dễ dàng với Python. Vui lòng đọc thêm về chủ đề này, đặc biệt là các chế độ mở tệp vì chúng có thể được trộn lẫn và mở rộng. Kết hợp ghi vào tệp với tính năng quét Web hoặc tương tác với API cung cấp cho bạn nhiều khả năng tự động hóa. Bước tiếp theo, bạn cũng có thể kiểm tra thư viện tuyệt vời, csv, giúp đọc và ghi tệp CSV
Gửi e-mail
Một tác vụ khác có thể được tự động hóa bằng Python là gửi email. Python đi kèm với thư viện smtplib tuyệt vời mà bạn có thể sử dụng để gửi email qua Giao thức chuyển thư đơn giản [SMTP]. Đọc tiếp để biết việc gửi email bằng thư viện và máy chủ SMTP của Gmail đơn giản như thế nào. Tất nhiên, bạn sẽ cần một tài khoản email trong Gmail và tôi thực sự khuyên bạn nên tạo một tài khoản riêng cho mục đích của tập lệnh này. Tại sao? . Thiết lập tài khoản ngay bây giờ và bắt đầu viết mã sau khi bạn hoàn tất
Trước hết, chúng ta sẽ cần thiết lập kết nối SMTP
In [1]: import getpass
In [2]: import smtplib
In [3]: HOST = “smtp.gmail.com”
In [4]: PORT = 465
In [5]: username = “username@gmail.com”
In [6]: password = getpass.getpass[“Provide Gmail password: “]
Provide Gmail password:
In [7]: server = smtplib.SMTP_SSL[HOST, PORT]
Các mô-đun tích hợp, cần thiết được nhập vào đầu tệp, chúng tôi sử dụng getpass để nhắc nhập mật khẩu một cách an toàn và smtplib để thiết lập kết nối và gửi email. Trong các bước sau, các biến được đặt. HOST và PORT đều được Gmail yêu cầu — chúng là các hằng số, đó là lý do tại sao chúng được viết bằng chữ hoa
Tiếp theo, bạn cung cấp tên tài khoản Gmail sẽ được lưu trong biến tên người dùng và nhập mật khẩu. Bạn nên nhập mật khẩu bằng cách sử dụng mô-đun getpass. Nó nhắc người dùng nhập mật khẩu và không lặp lại sau khi bạn nhập mật khẩu. Sau đó, tập lệnh bắt đầu kết nối SMTP an toàn, sử dụng phương thức SMTP_SSL[]. Đối tượng SMTP được lưu trữ trong biến máy chủ
In [8]: server.login[username, password]
Out[8]: [235, b’2.7.0 Accepted’]
In [9]: server.sendmail[
...: “from@domain.com”,
...: “to@domain.com”,
...: “An email from Python!”,
...: ]
Out[9]: {}
In [8]: server.quit[]
Out[8]: [221, b’2.0.0 closing connection s1sm24313728ljc.3 - gsmtp’]
Cuối cùng, bạn xác thực bản thân bằng phương thức login[] và… thế là xong. Từ bây giờ, bạn sẽ có thể gửi email bằng phương thức sendmail[]. Hãy nhớ dọn dẹp sau đó, sử dụng phương thức quit[]
rút trích nội dung trang web
Quét web cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ các trang Web và lưu nó vào ổ cứng của bạn. Hãy tưởng tượng ngày làm việc của bạn liên quan đến việc lấy dữ liệu từ một trang web bạn truy cập hàng ngày. Scraping có thể giúp ích nhiều trong trường hợp như vậy, vì một khi mã được viết, nó có thể được chạy nhiều lần, điều này đặc biệt hữu ích khi xử lý một lượng lớn dữ liệu. Trích xuất thông tin thủ công mất rất nhiều thời gian và rất nhiều lần nhấp và tìm kiếm
Với Python, việc lấy dữ liệu từ Web không thể dễ dàng hơn. Nhưng để phân tích và trích xuất dữ liệu từ mã HTML, trang đích phải được tải xuống trước. Thư viện yêu cầu sẽ thực hiện công việc cho chúng tôi, nhưng bạn cần cài đặt nó trước. Chỉ cần nhập nội dung sau vào bảng điều khiển của bạn
pip install requests[để biết thêm chi tiết, hãy kiểm tra tài liệu chính thức. https. // yêu cầu. đọcthedocs. io/en/master/user/install/#install]
Với trang đã tải xuống, giờ đây chúng tôi có thể trích xuất dữ liệu thực tế mà chúng tôi muốn. Đây là nơi BeautifulSoup xuất hiện. Thư viện giúp phân tích cú pháp và lấy dữ liệu từ các tệp có cấu trúc. Đương nhiên, thư viện cũng phải được cài đặt trước. Giống như trước đây, hãy nhập nội dung sau vào bảng điều khiển của bạn
pip install beautifulsoup4[để biết thêm chi tiết, hãy kiểm tra tài liệu chính thức]
Hãy chạy qua một ví dụ khá đơn giản để xem bit tự động hóa hoạt động như thế nào ở đây. Mã HTML của một trang web mà chúng tôi đã chọn để phân tích cú pháp thực sự ngắn gọn và nhỏ vì mục đích của nó là để hiển thị tuần đó là thứ mấy trong năm. Xem nó ở đây. Tuần thứ mấy
Để kiểm tra mã HTML, chỉ cần nhấp chuột phải vào bất kỳ đâu trên trang và chọn Xem nguồn trang. Sau đó chạy Python tương tác [chỉ cần gõ ipython trong bảng điều khiển] và bắt đầu tìm nạp trang bằng cách sử dụng các yêu cầu
________số 8Sau khi hoàn thành, trang sẽ được tải xuống và lưu trữ trong một biến phản hồi. Nếu bạn muốn xem nội dung của nó, hãy nhập phản hồi. nội dung trong thiết bị đầu cuối tương tác. Mã trạng thái HTTP 200 cho chúng tôi biết rằng yêu cầu đã thành công
Bây giờ là lúc để BeautifulSoup thực hiện công việc của mình. Chúng ta bắt đầu với việc nhập thư viện và sau đó tạo một đối tượng BeautifulSoup có tên là soup. Đối tượng súp được tạo với dữ liệu được tìm nạp làm đầu vào. Chúng tôi cũng cho thư viện biết nên sử dụng trình phân tích cú pháp nào, với html. trình phân tích cú pháp cho các trang HTML, rõ ràng là
In [4]: from bs4 import BeautifulSoup
In [5]: soup = BeautifulSoup[response.content, "html.parser"]
In [6]: soup
Out[6]:
Tài liệu HTML hiện được lưu trong đối tượng soup. Nó được biểu diễn dưới dạng một cấu trúc lồng nhau [đoạn của nó được in ở trên]. Có một số cách để điều hướng thông qua cấu trúc. Một vài trong số họ được hiển thị dưới đây
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Bạn có thể dễ dàng trích xuất tiêu đề của trang hoặc tìm tất cả
thẻ trong dữ liệu. Cách tốt nhất để có cảm giác về nó là tự mày mò với đồ vật
Hãy thử trích xuất thông tin chúng tôi muốn ngay từ đầu. Đó là tuần thứ mấy trong năm? . Chúng ta có thể trích xuất bảng từ đối tượng soup và lưu nó vào một biến bằng cách sử dụng find[]
Với bảng được lưu, thật dễ dàng để có được tất cả
các thẻ lưu trữ thông tin. Gọi find_all[] trên table_content trả về danh sách các thẻVà để in chúng ở định dạng đẹp mắt, chỉ cần lặp lại danh sách và get_text[] từ mỗi mục
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Với sự trợ giúp từ thư viện BeautifulSoup tuyệt vời và một vài bước đơn giản, chúng tôi có thể trích xuất nội dung thú vị từ trang chỉ bằng một vài lệnh. Tôi đặc biệt khuyến khích bạn đọc thêm về thư viện. Nó thực sự mạnh mẽ, đặc biệt là khi làm việc với các tài liệu HTML lớn hơn và lồng nhau hơn
Tương tác với API
Tương tác với API mang lại cho bạn siêu năng lực. Để có một ví dụ đơn giản về ứng dụng cụ thể này, hãy thử lấy các bản cập nhật dữ liệu chất lượng không khí từ Web
Có sẵn nhiều API, nhưng API nền tảng AQ mở có vẻ là tùy chọn tốt nhất, chủ yếu là vì nó không yêu cầu xác thực [có thể tìm thấy tài liệu liên quan tại đây. Mở API nền tảng AQ]. Khi được truy vấn, API cung cấp dữ liệu chất lượng không khí cho vị trí nhất định
Tôi đã sử dụng thư viện yêu cầu để tìm nạp dữ liệu, giống như cách chúng tôi đã làm trong ví dụ trước
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Đoạn mã trên lấy dữ liệu chất lượng không khí cho Paris, chỉ tìm kiếm giá trị PM25. Bạn có thể tùy chỉnh tìm kiếm theo cách bạn muốn—chỉ cần tham khảo tài liệu API nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn một chút về vấn đề này
Sau đó, tập lệnh lưu trữ dữ liệu đã kéo ở định dạng JSON khóa-giá trị, định dạng này rõ ràng hơn và cải thiện khả năng đọc. Nó đạt được nhờ phương thức json[] được gọi trên đối tượng phản hồi. Bạn có thể thấy một đoạn của câu trả lời dưới đây
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Các giá trị kéo chính xác được ẩn dưới khóa kết quả, với các lần kéo mới nhất nằm gần đầu danh sách, nghĩa là chúng ta có thể lấy giá trị gần đây nhất bằng cách truy cập vào phần tử đầu tiên của danh sách với chỉ số 0. Đoạn mã dưới đây cho chúng tôi biết nồng độ PM25 trong không khí ở Paris vào ngày 5 tháng 5 năm 2020
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Tải xuống hiệu quả hàng ngàn hình ảnh từ internet
Ví dụ này và ví dụ tiếp theo được cung cấp bởi nhà phát triển Python cao cấp của chúng tôi, Arzu Huseynov.
Một vài dòng mã Python có thể giúp bạn tự động hóa nhiệm vụ khổng lồ này chỉ trong vài phút nhờ cộng đồng Python và những người tạo ra ngôn ngữ này. Một cách tiếp cận đơn giản hơn sẽ giúp bạn tải xuống một hình ảnh tại một thời điểm. Nhưng với sự trợ giúp của khái niệm Đa luồng, bạn có thể tải xuống hình ảnh song song. Điều này giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian
Hãy bắt đầu bằng cách nhập các thư viện sau
- uuid - Đây là thư viện tích hợp để tạo các giá trị uuid ngẫu nhiên. Chúng tôi sẽ sử dụng các giá trị ngẫu nhiên này trong chương trình của mình để tạo tên hình ảnh. Vì chúng tôi không cần ghi đè hình ảnh bằng tên trùng lặp, chúng tôi cần đảm bảo rằng tên hình ảnh của chúng tôi là duy nhất
- yêu cầu - Bạn chỉ cần tải xuống thư viện yêu cầu từ PyPI. Tải xuống các thư viện không nằm trong phạm vi của bài đăng trên blog này nhưng bạn có thể tìm thấy chi tiết tại đây
- đồng thời. tương lai - Với thư viện tích hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng chức năng nhóm luồng của Python
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Tiếp theo, chúng ta tạo một hàm python đơn giản. Chức năng này sẽ tải xuống hình ảnh, tạo tên mới và lưu chúng
Ngoài ra, đối với mỗi công việc thành công, nó sẽ in một thông báo, hữu ích cho việc ghi nhật ký
Ngoài ra, đối với mỗi công việc thành công, nó sẽ in một thông báo, hữu ích cho việc ghi nhật ký.
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Như đã đề cập trước đây, chúng tôi đã sử dụng đa luồng, giúp tiết kiệm thời gian theo cấp số nhân khi chúng tôi làm việc với nhiều hình ảnh hơn. Tìm hiểu thêm tại sao. Đa xử lý so với Đa luồng trong Python – Giải thích với Cooking
Tự động hóa Tìm kiếm của Google
Tìm kiếm Google có lẽ là thứ mà tất cả chúng ta sử dụng hàng ngày. Nếu bạn phải đối phó với một số tìm kiếm lặp đi lặp lại như kiểm tra hiệu suất SEO của công ty bạn, thu thập dữ liệu, v.v., thư viện googlesearch-python có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình
Trong chương trình bên dưới, chúng tôi sẽ tìm kiếm tối đa 10 kết quả khớp chính xác của “Python Development Monterail” trong một tập hợp các trang
Hãy bắt đầu với việc nhập thư viện
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Tiếp theo, chúng ta sử dụng chức năng tìm kiếm của thư viện googlesearch. Như bạn có thể thấy, chúng ta có thể tùy chỉnh kết quả với các đối số num_results và lang
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Vì chức năng tìm kiếm tạo đối tượng trình tạo, chúng tôi sẽ chuyển đổi nó thành danh sách
In [2]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.readlines[]]
...:
[“A simple text file.\n”, “With few lines.\n”, “And few words.\n”]
Khi bạn in danh sách kết quả, nó sẽ hiển thị kết quả tìm kiếm cho từ khóa của chúng tôi.
In [3]: with open[“text_file.txt”, “w”] as f:
...: f.write[“Some content”]
...:
In [4]: with open[“text_file.txt”] as f:
...: print[f.read[]]
...:
Some content
Điều này có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian, đặc biệt nếu bạn liên tục tìm kiếm chính xác các từ khóa giống nhau trên google. Với một chút sáng tạo và nhiệt tình, những thứ nhàm chán hàng ngày của bạn có thể trở nên thực sự thú vị
P. S Python không chỉ là tự động hóa. Xem chúng tôi đã giúp Avisio đạt MVP như thế nào trong 4 tháng. Đọc toàn bộ nghiên cứu trường hợp dưới đây
Đưa tự động hóa Python của bạn lên cấp độ tiếp theo
Hy vọng rằng sau khi dành vài phút trong cuộc đời để đọc bài viết này, bạn sẽ nhận ra rằng hàng tấn công việc liên quan đến cuộc sống hàng ngày của bạn có thể dễ dàng được tự động hóa, ngay cả khi không có kiến thức lập trình rộng rãi
Nếu điều đó vẫn chưa đủ đối với bạn và bạn cảm thấy muốn tạo thêm một số tính năng tự động hóa, thì có nhiều nguồn trên Web sẽ giúp bạn tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này
Một cuốn sách tôi thực sự khuyên dùng là Al Sweigart's Automate the Boring Stuff with Python. Lập trình thực tế cho người mới bắt đầu. Nó cung cấp một tập hợp tuyệt vời các ví dụ về tự động hóa với gợi ý về lý thuyết đằng sau chúng. Nó sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc hơn về các khả năng của Python và đồng thời nâng cao kiến thức về ngôn ngữ của bạn